在2024年，我们将看到具有高分辨率和长期连贯性的视频生成。这将需要更多的“思考” ，即系统2的推理和长远规划。
悉尼科技大学首席研究员兼DeWave作者， Chin-Teng Lin表示，DeWave是第一个将离散编码集成在大脑到文本翻译领域的产品，引入了一种创新的神经解码方法。同时与大语言模型的集成，也开辟了神经科学和AI相结合的全新探索。
**划重点:**研究概述了为图像恢复个性化引导扩散模型的方法。Dual-Pivot Tuning技术包括两个步骤:基于文本的微调，将身份特定信息嵌入扩散先验中，以及模型中心的枢轴，将引导图像编码器与个性化先验协调一致。文本到图像扩散模型的个性化运算符被定义为通过枢轴微调模型以创建定制版本。该技术包括上下文文本枢轴，注入身份信息，然后是基于模型的枢轴，利用通用恢复在实现高保真度恢复的图像之前。
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